Explore les répliques, ANOVA et l'élimination des facteurs dans les conceptions factorielles complètes à l'aide des tables ANOM et des équations de modèle.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Explore l'importance de l'anonymat pour éviter le jugement fondé sur les caractéristiques personnelles et la nécessité de l'équilibrer avec la responsabilité.
Explore comment les variables instrumentales corrigent les biais à partir des erreurs de mesure et de la causalité inverse dans les modèles de régression.
Couvre les critères d'estimation des paramètres, en soulignant l'importance de la cohérence, du biais, de la variance et de l'efficacité des estimateurs.
